熊文真，沈雪梅，李红娟

(1.信阳职业技术学院，河南 信阳 464000;2.昆明理工大学，云南 昆明 650000)



基于相关向量机的交通流量预测

熊文真1，沈雪梅1，李红娟2

(1.信阳职业技术学院，河南 信阳 464000;2.昆明理工大学，云南 昆明 650000)

目的在短时间内实时性预测交通流量值是构建交通管理系统的重要内容。交通流量数据存在着不确定性、复杂性和非线性等显著特点，使流量值的实时预测难度增大，交通流量的精准预测一直是行业内亟待解决的问题。基于已有学者研究基础之上，构建基于相关向量机方法的交通流量预测模型。方法相关向量机的预测精度优于逻辑回归和支持向量机方法，且相关向量机方法具有产生预测误差范围的功能，对于实际交通流量序列数据，采用基于相关RVM的交通流量预测模型。结果预测结果十分理想，预测速度比其他2种模型明显加快，达到了交通流量预测的实时性要求，适合于实时在线预测，且所用方法的预测精度相对较高。三方面的对比分析表明，利用相关向量机方法对交通流量进行预测可以较为精确地描述出交通流量变化的非线性特点，模型性能和实时性都较好。结论实例分析表明，基于相关向量机的交通流量预测模型可以提高预测的速度和精度，非常适用于有实时性要求的交通流量预测估计，为实时性测量交通流量值提供了一种科学的方法。

相关向量机；交通流量；预测

1　引　言

随着经济的不断发展，城市化进程也随之加快，造成城市交通流量的持续增加与堵塞，故可以有效解决交通问题的智能交通系统应运而生，并逐渐获得重视。……